基于改进BP神经网络的颜色校正方法研究

摘要：

图像的采集、传输和显示过程，不可避免会造成颜色失真。如何通过颜色校正获得真实的颜色重现已成为图像处理中的难点问题。针对标准BP神经网络具有训练时间长且易收敛到局部极小值的缺点，本文提出了基于改进BP神经网络的颜色校正方法。以麦克贝斯色卡作为颜色校正的工具，采用LM-BP神经网络求解颜色三刺激值从非标准光照到标准光照的转换关系，进而对整幅图像进行颜色校正。实验结果表明：本文方法的颜色校正效果较好；相比其它方法，颜色校正精度有较大提高。

关键词： 麦克贝斯色卡 标准BP神经网络 LM-BP神经网络 颜色校正

作者: 徐晓昭 蔡轶珩 刘晓民 刘长江 沈兰荪

作者单位: 北京工业大学信号与信息处理研究室,北京 100124

会议类型: 国内会议

会议名称: 2008年全国博士生学术会议——暨新一代信息技术的发展趋势、核心技术与应用前景研讨会

会议地点: 南京

会议语种:中文

页码: 136-144

在线出版日期: 2008-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）